任秋實現任北京大學信息學部副主任，北京大學未來技術學院生物醫學工程系教授，教育部長江學者特聘教授，國家杰出青年基金獲得者，美國生物與醫學工程學會會士（AIMBE Fellow），國際光學學會會士（SPIE Fellow），北京大學深圳研究生院生物醫學工程研究所所長，深圳灣實驗室生物醫學工程研究所召集人，深圳精準醫學影像大設施總工程師。

任秋實團隊主要研究方向為多模態眼功能成像的技術開發，團隊將持續深入地對本技術進行研究和優化升級。該團隊目前正和各大醫院合作開展多模眼功能成像分析技術在眼科、神經內科、心內科以及腎內科等的大樣本臨床研究，預期將對疾病的篩查、診斷以及預后展開更加全面的研究，讓心靈之窗為健康護航。該研究得到了國家生物醫學成像設備基金、國家自然科學基金、北京市自然科學基金、深圳科技計劃深圳南山創新與業務發展基金的經費支持。

研究領域：多模態眼功能成像

近日，北京大學/深圳灣實驗室任秋實團隊提出了一項無創檢測眼神經與視網膜動態氧代謝功能的多模態眼功能成像新技術，部分研究成果形成論文《Functional Imaging of Human Retina Using Integrated Multispectral and Laser Speckle Contrast Imaging》發表在國際生物醫學光子學權威期刊Journal of Biophotonics上。

視網膜是人體中唯一可以直接觀察的微循環系統，也是人體中氧氣消耗最高的器官之一。視網膜微循環的結構與功能性分信息對于疾病的篩查、診斷以及預后具有重要的指導意義。隨著光學成像技術的發展，視網膜微循環的評估也從結構性分析逐漸轉為功能性分析。視網膜多光譜成像技術不僅可以評估視網膜血氧飽和度，而且可以實現不同層次下的視網膜結構成像，更好地進行病灶評估。另一方面，通過激光散斑成像技術可獲得無創、大視野的視網膜灌注成像信息，為視網膜供血及血流動力學分析提供了有效信息。然而現有的視網膜結構與功能成像儀器相互獨立，難以實現同步測量與評估，極大限制了視網膜結構與功能性分析。

成果創新：眼功能成像新技術獲突破

任秋實教授團隊將多光譜成像技術與激光散斑成像技術有機融合，并結合眼動分析與瞳孔檢測技術，提出了一種新型的多模眼功能成像分析技術(圖1所示)，可實現視網膜多光譜成像、眼底彩色合成圖像、視網膜血管直徑測量、視網膜血氧飽和度測量、視網膜及脈絡膜血流灌注成像、視網膜血流搏動分析、視網膜氧代謝動力學等結構性與功能性信息，為更加全面地評估視網膜微循環特征提供了強有力的工具。

圖1. 多模態眼功能成像分析系統（左：成像模態；右：工程樣機）

本系統采用自動對焦技術，一鍵實現數據采集，多光譜影像采集時間為1s，激光散斑影像采集時間為5s。圖2 (a)展示了6波長多光譜影像結果（圖像中白字標識了對應的波長），隨著波長的增加可以觀察到不同深度下的視網膜結構信息，對于病灶的診斷具有參考意義。

此外，本系統提供了可擴展的光源接口，可以進一步擴展至12波長，不僅有助于視網膜不同分層的結構信息分析，而且對于視網膜微循環組織成分分析也具有潛在價值。考慮到眼科醫生的讀圖習慣，本技術將470 nm, 550 nm 和 600 nm多光譜圖像進行了彩色合成。如圖2 (b)所示，合成所采用的波長可根據醫生需求個性化設置，通過彩色信息可以更加直觀地標識出相關病灶。血氧飽和度(血液中氧合血紅蛋白與還原血紅蛋白的含量百分比)是評估供氧情況的重要手段之一，在550nm波長下，氧合血紅蛋白與還原血紅蛋白的吸收能力近似相等；在600nm波長下，氧合血紅蛋白與還原血紅蛋白的吸收能力相差較大。

基于這一原理，本研究通過550nm和600nm多光譜圖像對視網膜血氧飽和度展開分析，如圖2 (c)，圖像中越接近于紅色代表越高的血氧飽和度；越接近于藍色代表越低的血氧飽和度。圖2 (d)展示了受試者視網膜與脈絡膜的平均血流灌注圖像，圖像中越接近于白色代表越高的血液流速；越接近于黑色代表越低的血液流速。圖2 (e)展示了視網膜血液流速隨心臟跳動所變化的搏動曲線，通過搏動曲線的分析不僅可以評估心率、收縮期時間、舒張期時間等信息而且對于血管彈性、血流動力學分析具有潛在價值。最后圖2 (f)展示了不同時刻下視網膜血液流速分布圖，隨著心臟跳動，視網膜血液流速也呈現出周期性的增加與下降。圖像中白字標識了不同的時刻，越接近于紅色代表越高的血液流速；越接近于藍色代表越低的血液流速。

圖2. 視網膜結構和功能成像結果。

(a)  多光譜圖像；圖像中白色文字為對應波長；

(b)  彩色眼底合成圖像；通過470 nm, 550 nm 和 600 nm合成；

(c)  由550nm和600nm圖像計算的視網膜血氧飽和度分布圖。藍色環形區域用于計算視網膜平均血氧飽和度；

(d)  平均血流灌注圖像，圖像中顯示了視網膜和脈絡膜血管；

(e)  視網膜微循環搏動波形；

(f）不同時刻下血流灌注圖像。

縮寫：SO2血氧飽和度；LSC 激光散斑襯比值（1/ LSC2與血液流速正相關）

產業應用：重大慢病管理預警、篩查與監測

人類大腦獲得外界信息80%以上是通過眼睛感知的，因此眼健康對保證人們的生活質量至關重要。我國人口基數大，視覺殘疾人數多。隨著社會老齡化的加劇，老年性黃斑變性、糖尿病性視網膜病變、眼底血管阻塞、青光眼等致盲性疾病嚴重威脅中老年人的視覺健康，防盲治盲形勢十分嚴峻。

另外，人眼還是觀察腦認知、人體代謝、人體微循環與心腦血管狀態的天然窗口，多種重大慢病可能并發或繼發眼病。臨床研究還證實，眼底病變具有高血壓、腦卒中、冠心病、神經退行性病變、糖尿病和腎病等多種慢病的標志性特征，可以作為疾病早期篩查和輔助診斷的判斷標準。因此，研究一種智能化的多模態視覺功能檢查技術設備，結合大數據與人工智能技術，對致盲性眼病和其它慢病進行預警、篩查與監測，實現重大慢病管理的前移，對節省醫療資源、推進人民健康都具有重要的意義。

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